import cv2
from pprint import pprint
camera = cv2.VideoCapture(0)
if camera.isOpened():
    print("摄像头成功打开")
else:
    print("摄像头未打开")

size = (
    int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
    int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)),
)
print("size:" + repr(size))
pprint(size)
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
background = None
while True:
    grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
    # 对帧进行预处理，先转灰度图，再进行高斯滤波。
    # 用高斯滤波进行模糊处理，进行处理的原因：每个输入的视频都会因自然震动、
    # 光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声。对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。
    gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)

    # 将第一帧设置为整个输入的背景
    if background is None:
        background = gray_lwpCV
        continue
    # 对于每个从背景之后读取的帧都会计算其与北京之间的差异，并得到一个差分图（different map）。
    # 还需要应用阈值来得到一幅黑白图像，并通过下面代码来膨胀（dilate）图像，
    # 从而对孔（hole）和缺陷（imperfection）进行归一化处理
    diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
    diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # 二值化阈值处理
    diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)  # 形态学膨胀

    # 显示矩形框
    contours, hierarchy = cv2.findContours(
        diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )
    for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) < 1500:
            # 对于矩形区域，只显示大于给定阈值的轮廓，所以一些微小的变化不会显示。
            # 对于光照不变和噪声低的摄像头可不设定轮廓最小尺寸的阈值
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)  # 该函数计算矩形的边界框
        cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("contours", frame_lwpCV)
    cv2.imshow("dis", diff)
    key = cv2.waitKey(1)
    # 按'q'健退出循环
    pprint(key)
    key &= 0xFF
    pprint(key)
    if key == ord("q"):
        break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

